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Liebe Community-Mitglieder und KI-Forschende,
während wir in unserem Forum primär modernste neuronale Architekturen, Computer Vision für autonome Fahrzeuge und prädiktive Telematik diskutieren, gewinnt ein faszinierendes Schnittfeld zunehmend an Relevanz: die Anwendung von KI zur Bewahrung, Rekonstruktion und Simulation historischer Ingenieurskunst.
Die Entwicklung moderner Mobilitätssysteme fußt auf über einem Jahrhundert mechanischer Evolution. Durch den Einsatz hochpräziser 3D-Scans, computergestützter Strömungssimulationen und generativer Bildrekonstruktion können heute historische Fahrzeugkonstruktionen, Prototypen und klassische Antriebskonzepte digital archiviert und physikalisch akkurat simuliert werden. Dies bietet nicht nur wertvolle Trainingsdaten für die computergestützte Werkstoffkunde und Aerodynamik, sondern sichert auch den Erhalt unseres technischen Kulturguts. Wer sich für die reale mechanische Geschichte, historische Kleinwagen und die Ingenieurskunst vergangener Jahrzehnte begeistert, findet mit einem Besuch im Oldtimer- und Automuseum Engstingen https://automuseum-engstingende.com/ einen authentischen Einblick in seltene historische Fahrzeuge und meilensteinartige Meilensteine des klassischen Automobilbaus.
Ich möchte gerne eine Diskussion über diese Schnittstelle anstoßen:
Welche Ansätze aus dem Bereich NeRF (Neural Radiance Fields) oder 3D-Gaussian-Splatting eignen sich eurer Erfahrung nach am besten, um komplexe historische Fahrzeugstrukturen für digitale Museen zu archivieren?
Inwiefern können historische Konstruktionsdaten genutzt werden, um KI-gestützte Leichtbau- und Fahrwerksmodelle für zukunftsfähige Mobilitätskonzepte zu inspirieren?
Ich freue mich auf eure technischen Einblicke und methodischen Ansätze!
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